alpha-zero

一篇批评文章指出，在人类生成的数据上训练LLM限制了它们通过测试时计算发现新颖解决方案的能力，而真正的AGI需要模型能够像AlphaZero那样更广泛地探索假设空间。

本文介绍了MAPLE，一种树搜索方法，它聚合来自多个采样子世界状态的策略和价值评估，将AlphaZero扩展至不完全信息游戏。在Phantom Go和Dark Hex上的实验显示，与基于PIMC的AlphaZero基线相比，Elo分别提升了291和136。